도메인 특화 모델과 에이전트형 AI를 통한 산업 문제 해결: 반도체 제조 사례 연구
반도체 산업은 최첨단 제조 시설을 구축하고 운영하기 위한 전문화된 역량의 심각한 부족에 직면하며 기로에 서 있습니다. 이러한 격차는 프로젝트 일정에 영향을 미치고, 비용을 증가시키며, 점점 더 복잡해지는 성장 분야에서 혁신을 제한합니다.
최근 SF Unstructured Data Meetup에서 업계 전문가인 Aitomatic의 Christopher Nguyen과 Shruti Raghavan은 AI가 이러한 전문성 격차를 어떻게 메울 수 있는지 살펴보았습니다. 이들의 인사이트는 도메인 특화 모델과 에이전트형 AI 시스템이 전문 지식을 포착, 공유, 적용하여 업계에 앞으로 나아갈 길을 제공할 수 있음을 보여주었습니다. 이 글에서는 이들의 핵심 내용을 요약하고, 가장 인기 있는 벡터 데이터베이스인 Milvus가 산업 AI 영역에서 어떻게 사용될 수 있는지 논의합니다. 먼저 전문성 문제를 겪고 있는 기업의 실제 사례를 살펴보며 시작하겠습니다. YouTube에서 발표 요약 보기.
9월 SF Unstructured Data Meetup with the AI Alliance에서 발표하는 Aitomatic의 Christopher Nguyen과 Shruti Raghavan
전문성 문제: 두 프로젝트의 이야기
Christopher는 대만 반도체 제조 회사(Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, TSMC)의 두 유사한 프로젝트 결과를 대조하며 전문성 부족 문제를 설명했습니다. 두 프로젝트 모두 동일한 기술을 사용하고 비슷한 재정적 지원을 받고 있지만, 진행 상황은 크게 다릅니다. 일본 규슈에서는 건설 중인 시설이 순조롭게 진행되고 있습니다. 반면 애리조나주 피닉스의 시설은 현지 전문성 부족으로 어려움을 겪고 있습니다.
이러한 차이는 기술 및 재정 자원이 유사하더라도 전문 지식과 경험의 가용성이 프로젝트 결과에 상당한 영향을 미칠 수 있음을 보여줍니다. 이 대조는 핵심 질문을 부각합니다. 반도체 산업은 이러한 전문성 격차를 어떻게 완화할 수 있으며, AI 기반 솔루션이 확장 가능한 해답을 제공할 수 있을까요?
전문 산업에서 범용 AI의 한계
범용 대규모 언어 모델(LLM)은 다양한 도메인에서 역량을 입증했지만, 전문화된 산업 응용 분야에서는 종종 한계를 보입니다. 반도체 제조에서 요구되는 지식은 이러한 범용 모델의 범위를 넘어섭니다.
전문화된 맥락에서 범용 LLM의 출력은 폭넓은 지식은 갖췄지만 숙련된 전문가의 깊고 경험적인 전문성은 부족한 신입 졸업생의 수준과 비슷합니다. 이러한 한계는 수년간의 현장 경험을 바탕으로 한 미묘한 이해와 의사결정이 필요한 복잡한 제조 공정을 다룰 때 분명해집니다.
예를 들어, 포토리소그래피(실리콘 웨이퍼 위에 회로 패턴을 생성), 식각(웨이퍼 표면에서 재료를 선택적으로 제거), 화학 기계적 평탄화(CMP, 웨이퍼 표면을 평탄화하고 연마)와 같은 반도체 제조 공정은 이론적 지식뿐만 아니라 실제 시나리오에서 다양한 매개변수가 어떻게 상호작용하는지에 대한 이해를 필요로 합니다.
이 지점에서 도메인 특화 모델은 일반 AI 역량과 반도체 제조의 미묘한 요구 사이의 격차를 해소하는 데 핵심적이 됩니다.
반도체 제조를 위한 도메인 특화 언어 모델
범용 LLM의 한계를 해결하기 위해 반도체 도메인을 위한 산업 특화 모델들이 개발되고 있습니다. 반도체 도메인에 특화된 AI Alliance의 오픈 소스 프로젝트인 SemiKong은 이러한 모델의 한 예입니다. 이러한 특화 모델들은 반도체 산업이 직면한 고유한 과제를 해결하기 위해 도메인 특화 지식을 통합하는 것을 목표로 합니다.
SemiKong의 특징은 다음과 같습니다:
산업 특화 학습 데이터: 이 모델은 연구 논문, 기술 문서, 산업 보고서를 포함한 반도체 관련 텍스트로 학습됩니다.
도메인 특화 사전 학습: 이 모델은 반도체 산업 지식을 활용하는 사전 학습 접근법을 사용합니다.
산업 관련 작업에서의 성능: SemiKong은 반도체 특화 작업에서 범용 LLM과 비교하여 벤치마킹됩니다.
독점 모델을 위한 기반: 조직은 SemiKong을 출발점으로 사용하여 자사의 특정 제조 공정과 과제에 맞춘 모델을 구축할 수 있습니다.
SemiKong은 오픈 소스 기반 위에 구축되어, 업계에서 사용되는 기존 AI 워크플로와 도구와의 통합을 가능하게 합니다.
산업 응용을 위한 고급 AI 아키텍처
SemiKong과 같은 모델의 특화된 역량을 기반으로, Aitomatic은 Open Small Specialist Agents (OpenSSA) 아키텍처를 개발했습니다. 이 접근법은 SemiKong에 내재된 깊은 산업 지식을 활용하여 반도체 제조에서 복잡한 의사결정을 수행할 수 있는 에이전트형 AI 시스템을 만들며, 단순한 정보 검색을 넘어 능동적인 문제 해결로 확장됩니다.
OpenSSA는 효율적인 지식 관리, 문제 해결, 전문가 피드백 통합을 가능하게 하는 여러 상호 연결된 구성 요소를 통해 작동합니다:
지식 캡처시스템의 기반은 공정 엔지니어 및 장비 전문가와 같은 도메인 전문가로부터 전문 지식을 캡처하는 것에서 시작됩니다. 이러한 전문가 입력은 두 가지 필수 저장소에 저장됩니다:
지식 저장소: 문제를 해결할 때 시스템이 활용할 수 있는, 이러한 전문가들이 제공한 상세한 통찰을 보관합니다.
프로그램 저장소: 지식 저장소와 함께, 이 저장소에는 반복적으로 발생하는 제조 과제를 해결하도록 설계된 재사용 가능한 프로그램 또는 솔루션 템플릿이 포함됩니다.
이러한 저장소들은 함께 시스템의 문제 해결 역량의 중추를 형성하며, 산업 특화 정보와 검증된 솔루션의 풍부한 원천을 제공합니다.
에이전트 문제 해결캡처된 지식을 기반으로, 시스템의 AI 에이전트는 새로운 문제와 익숙한 문제를 모두 처리할 수 있습니다. 과제에 직면하면, 지식 저장소의 정보를 참조하여 새로운 문제 정식을 만들거나, 유사한 문제가 이전에 발생한 적이 있을 때 프로그램 저장소에서 알려진 솔루션을 검색할 수 있습니다.
지식을 문제 인식과 원활하게 통합함으로써, 시스템은 각 상황에 맞춘 전략을 개발하여 효과적인 솔루션이 항상 도달 가능한 범위 안에 있도록 보장합니다.
프로그램 실행솔루션 전략이 수립되면, 그것이 새로운 접근법이든 알려진 접근법이든, 시스템은 실행 단계로 이동합니다. 이 단계에서 시스템은 Manufacturing Execution Systems (MES)와 같은 실제 제조 환경과 인터페이스하여 이러한 솔루션을 직접 구현합니다. 실행 단계는 시스템의 문제 해결 프로세스의 정점을 의미합니다.
전문가 피드백AI가 솔루션을 실행한 후, 인간 전문가가 결과를 검토하고 중요한 피드백을 제공합니다. 이 피드백 루프는 시스템이 실제 전문성에 기반을 유지하도록 보장하며, 각 실행에서 학습하고 향후 전략을 개선할 수 있게 합니다. 전문가 입력은 진화하는 제조 과제에 대한 AI의 이해를 향상시킵니다.
지식 업데이트전문가 피드백은 이후 지식 저장소와 프로그램 저장소를 모두 업데이트하는 데 사용되어, AI 시스템이 지속적으로 개선되도록 보장합니다.
OpenSSA 아키텍처는 광범위한 언어 모델 역량과 특정 도메인 전문성을 모두 활용하여 반도체 제조의 복잡한 문제를 해결할 수 있는 AI 에이전트를 만드는 것을 목표로 합니다. 예를 들어, AI 에이전트는 가스 유량, 챔버 압력, RF 전력 설정과 같은 여러 요소를 고려하고, 지식 베이스와 문제 해결 역량을 활용하여 최적의 매개변수를 제안함으로써 플라즈마 식각 공정 최적화를 지원할 수 있습니다.
AI 에이전트가 실제로 작동하는 모습을 보려면 이 동영상을 시청하세요.
계층적 작업 계획 및 반복적 의사결정
OpenSSA와 같은 아키텍처를 사용해 개발된 AI 에이전트는 정교한 문제 해결 전략을 사용합니다. Robert와 Shruti는 반도체 제조의 가변적인 조건에 적응하는 데 중요한 계층적 작업 계획과 반복적 의사결정을 통해 AI가 문제 해결에 접근할 수 있는 방식을 소개했습니다.
AI 에이전트의 문제 해결 접근 방식은 두 가지 핵심 측면으로 구성됩니다:
계층적 작업 계획
계층적 작업 계획은 복잡한 작업을 더 작고 관리 가능한 하위 작업으로 나누는 것을 포함합니다. 이 접근 방식은 작업과 하위 작업의 트리와 같은 구조를 만들어 AI가 복잡한 제조 공정을 효율적으로 관리할 수 있도록 합니다.
예를 들어, 화학 기상 증착(CVD) 공정을 최적화할 때 AI는 이를 다음 하위 작업으로 나눕니다:
가스 유량 조정
챔버 온도 제어
증착 시간 최적화
박막 두께 모니터링
이러한 각 하위 작업은 필요한 경우 더 세분화될 수 있으며, 작업의 다단계 계층 구조를 만듭니다. 이 구조를 통해 AI는 복잡한 문제를 체계적으로 처리할 수 있으며, 공정의 모든 측면이 다루어지도록 보장합니다.
반복적 의사결정(OODA 루프)
AI는 작업 계층 구조의 각 수준에서 자신의 행동을 안내하기 위해 OODA 루프(Observe, Orient, Decide, Act)라고 알려진 반복적 의사결정 프로세스를 사용합니다. 이 지속적인 주기는 AI가 변화하는 조건에 실시간으로 적응할 수 있게 합니다:
Observe: AI는 센서와 제조 시스템에서 데이터를 수집하여 공정의 현재 상태에 대한 관련 정보를 모읍니다.
Orient: 수집된 데이터를 현재 제조 공정의 맥락에서 분석하며, 과거 데이터와 알려진 매개변수를 고려합니다.
Decide: 분석을 기반으로 AI는 다양한 옵션과 그 잠재적 결과를 저울질하여 취할 최선의 행동을 선택합니다.
Act: 선택된 행동이 구현되어 제조 공정에 영향을 미칩니다.
이 주기는 지속적으로 반복되어 AI가 제조 환경의 변화에 동적으로 대응할 수 있게 합니다. 예를 들어, AI가 CVD 공정 중 가스 유량의 예상치 못한 변화를 감지하면, 최적의 증착 조건을 유지하기 위해 다른 매개변수를 빠르게 조정할 수 있습니다.
계층적 계획과 반복적 추론의 이러한 조합은 AI가 산업 환경에서 복잡하고 다면적인 문제를 효과적으로 처리할 수 있게 합니다. 이는 운영 수준에서 고수준의 전략적 계획과 빠른 전술적 의사결정을 모두 가능하게 합니다. 이는 플라즈마 식각과 같은 반도체 제조 공정 최적화 같은 실제 응용의 중추를 형성합니다.
실제 응용: AI 지원 식각 공정 최적화
이러한 AI 접근 방식의 실제 응용은 식각 공정 최적화에 있습니다. 식각은 칩 기능에 필요한 복잡한 패턴을 만들기 위해 실리콘 웨이퍼의 특정 영역을 제거하는 반도체 제조의 핵심 단계입니다. Aitomatic은 반도체 제조 역량을 향상시키기 위해 도메인 특화 언어 모델과 OpenSSA 아키텍처를 결합한 시스템을 개발했습니다.
Figure 1- Etching Advisor Architecture.png
그림 1: Etching Advisor 아키텍처
AI 지원 식각 최적화 시스템을 위한 계층형 아키텍처에서 어떤 일이 일어나고 있는지 살펴보겠습니다:
기반 계층: 이 기초 계층은 기본적인 추론 기능과 일반적인 언어 이해를 제공합니다. 엔지니어의 자연어 쿼리를 처리하고 기본적인 제조 데이터를 해석할 수 있습니다.
중간 계층: 이 계층은 도메인별 개념에 대한 이해를 제공하고 회사별 지식을 통합합니다. 종횡비(식각된 형상의 깊이와 너비의 비율) 또는 선택비(한 재료를 다른 재료보다 더 빠르게 식각할 수 있는 능력)와 같은 전문 용어를 이해하며, 회사의 독점 공정 레시피를 통합할 수 있습니다.
상위 계층: 이 계층은 고급 문제 해결 기능을 제공하고 반도체 식각 분야의 전문가 수준 지식을 캡슐화합니다. 복잡한 다단계 식각 전략을 제안하고, 마스크 침식이나 식각 정지와 같은 잠재적 문제를 예측하며, 예방 조치를 권장할 수 있습니다.
각 계층은 그 아래 계층의 기능을 기반으로 구축되어, 시스템이 일반 지식과 전문 지식을 결합함으로써 복잡한 식각 공정에 대한 상세한 권장 사항을 제공할 수 있게 합니다. 예를 들어, 메모리 칩을 위한 깊은 트렌치 식각을 최적화할 때, 시스템은 측벽 패시베이션을 개선하기 위해 가스 혼합비 조정을 제안하고, 노칭을 방지하기 위한 특정 전력 사이클링 전략을 권장하며, 잔류물을 제거하기 위한 식각 후 처리를 제안할 수 있습니다.
이러한 AI 시스템이 효율적으로 작동하려면 강력한 데이터 관리 솔루션이 필요합니다. 바로 이 지점에서 고성능 벡터 데이터베이스인 Milvus가 다양한 목적을 위해 복잡한 제조 데이터를 효과적으로 검색하고 저장할 수 있게 함으로써 중요한 역할을 합니다.
산업용 AI에서 Milvus의 역할
Milvus는 산업 환경, 특히 반도체 제조에서 고급 AI 애플리케이션을 가능하게 하는 데 중요한 역할을 합니다. 그 기능과 역량은 특히 SemiKong과 같은 도메인 특화 언어 모델로 검색 증강 생성(RAG) 을 구현할 때, 현대 AI 시스템의 복잡한 데이터 및 검색 요구 사항을 처리하는 데 매우 적합합니다.
산업 애플리케이션을 위한 Milvus의 주요 기능
멀티테넌시: Milvus는 여러 사용자 또는 애플리케이션이 서로 간섭하지 않고 동일한 시스템에서 작업할 수 있게 합니다. 반도체 제조에서는 이를 통해 서로 다른 팀이나 생산 라인이 동일한 인프라를 공유하면서도 각자의 특정 데이터에 대해 안전하고 격리된 접근 권한을 가질 수 있습니다.
하드웨어 가속 컴퓨팅: 다양한 하드웨어 환경(AVX512, SIMD용 Neon 및 GPU 가속 포함)에 최적화된 Milvus는 리소스 집약적인 작업에 빠른 처리를 제공합니다. 이는 복잡한 제조 데이터의 실시간 분석이나 공정 최적화를 위한 AI 모델 추론에 특히 유용합니다.
언어 및 API 지원: Python, Java, Golang, NodeJS 등을 지원하는 Milvus는 다양한 개발 환경 및 기존 산업용 소프트웨어 생태계와 원활하게 통합됩니다.
확장 가능하고 탄력적인 아키텍처: 반도체 제조 데이터가 시간이 지남에 따라 증가함에 따라, Milvus는 수요에 맞춰 자동으로 확장되어 과거 공정 데이터가 축적되더라도 일관된 성능을 보장합니다.
다양한 인덱스 지원: Milvus는 여러 인덱스 유형(예: HNSW, PQ, Binary, DiskANN)을 지원하여 제조 데이터가 저장되고 검색되는 방식에 유연성을 제공합니다. 이를 통해 특정 제조 시나리오에 관련된 정보를 효율적으로 검색할 수 있습니다.
조정 가능한 일관성: 일관성 수준을 조정할 수 있는 기능을 통해 반도체 제조업체는 다양한 제조 공정 또는 품질 관리 요구사항의 특정 필요에 따라 쿼리 성능과 데이터 정확성 사이의 균형을 맞출 수 있습니다.
반도체 제조를 위한 RAG 시스템에서의 Milvus
반도체 제조를 위해 Milvus와 SemiKong 같은 도메인 특화 LLM을 사용하여 RAG 시스템을 구현할 때, 프로세스는 다음과 같습니다:
지식 베이스 생성:
기술 문서, 연구 논문, 제조 로그에서 벡터 임베딩이 생성됩니다.
이들은 Milvus에 저장되며, 최적의 저장 및 검색을 위해 다양한 인덱스 지원을 활용합니다.
쿼리 처리:
엔지니어가 문제 설명(예: 예상치 못한 식각 속도 변동)을 입력합니다.
쿼리는 벡터 표현으로 변환됩니다.
검색:
Milvus는 하드웨어 가속 컴퓨팅 기능을 사용하여 유사도 검색을 수행합니다.
가장 관련성 높은 과거 사례나 문서를 찾기 위해 고급 검색 방법(예: top-K ANN, range ANN, filtered searches)을 사용합니다.
멀티테넌시는 승인된 데이터에만 접근하도록 보장합니다.
증강 및 생성:
검색된 정보는 원래 쿼리와 결합되어 SemiKong LLM에 입력됩니다.
SemiKong은 자체 반도체 지식과 검색된 특정 정보를 결합하여 응답을 생성합니다.
지속적 학습:
- 새로운 사례와 솔루션이 Milvus 데이터베이스에 추가되며, 지식 베이스가 성장함에 따라 성능을 유지하기 위해 확장 가능한 아키텍처를 활용합니다.
다양한 산업 사용 사례를 위한 Milvus 기술
컴퓨팅 유형: 다양한 하드웨어 환경에 대한 Milvus의 최적화는 여러 산업 애플리케이션 전반에서 빠른 처리와 비용 효율적인 확장성을 보장합니다.
검색 유형: 다양한 검색 방법은 유사한 제조 결함 식별, 공정 매개변수 매칭, 관련 문서 찾기 등 특정 산업 요구에 맞게 검색 기능을 조정할 수 있게 합니다.
인덱스 유형: 15가지 인덱싱 유형을 제공하는 Milvus는 다양한 산업 데이터셋 및 쿼리 패턴에 대해 성능, 정확성, 비용의 균형을 맞출 수 있는 옵션을 제공합니다.
산업 AI에서 Milvus의 이점
향상된 의사 결정: Milvus는 관련 정보를 빠르고 정확하게 검색할 수 있게 하여 복잡한 제조 환경에서 데이터 기반 의사 결정을 지원합니다.
향상된 효율성: 하드웨어 가속과 최적화된 인덱싱은 실시간 산업 애플리케이션에 중요한 더 빠른 쿼리 처리를 가능하게 합니다.
확장성: 산업 데이터 양이 증가함에 따라 Milvus의 탄력적 아키텍처는 잦은 시스템 개편 없이 일관된 성능을 보장합니다.
유연성: 다양한 프로그래밍 언어와 API 지원은 기존 산업 시스템 및 워크플로와의 쉬운 통합을 가능하게 합니다.
데이터 보안: 멀티테넌시 기능은 공유 제조 또는 연구 환경에서 안전한 데이터 처리를 가능하게 합니다.
도메인 특화 LLM과 함께 RAG 시스템에서 Milvus의 기능을 활용함으로써, 반도체 제조와 같은 산업은 문제 해결, 공정 최적화, 지식 보존을 위한 강력한 도구를 만들 수 있습니다. 이러한 기술 조합은 현대 산업 환경에서 전문성 부족과 복잡한 데이터 관리의 과제를 해결합니다.
반도체 산업 및 그 이상의 분야에 대한 시사점
도메인 특화 언어 모델, 에이전트형 AI 시스템, 벡터 데이터베이스의 결합은 반도체 산업 및 기타 복잡한 제조 부문에 여러 가지 시사점을 제공합니다:
전문성 부족 문제 해결: 이러한 AI 시스템은 숙련된 전문가들의 지식을 포착하고 확산시켜, 은퇴하는 전문가와 인재 부족의 영향을 완화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 현지 반도체 제조 전문성이 제한적일 수 있는 애리조나의 TSMC 프로젝트와 같은 영역에서 매우 중요합니다.
제조 공정 혁신 가속화: 방대한 양의 데이터를 신속하게 분석하고 최적화를 제안함으로써, AI는 제조 기술의 개발과 개선을 가속화할 수 있습니다. 이는 극자외선(EUV) 리소그래피나 3D 칩 적층과 같은 신기술의 더 빠른 도입으로 이어질 수 있습니다.
조직 전반에서 고급 전문성에 대한 접근성 향상: AI 시스템은 경험이 적은 직원들에게 전문가 수준의 조언을 제공하여, 지식을 민주화하고 회사의 모든 수준에서 의사결정을 개선할 수 있습니다.
맞춤형 독점 AI 시스템 구축 가능: 기업은 이러한 AI 기반 위에 구축하여 자사 특정 제조 공정에 맞춘 시스템을 만들 수 있으며, 잠재적으로 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다.
기업의 신규 지역 운영 구축 지원: AI 시스템은 지식과 모범 사례를 신규 시설로 이전하는 데 도움을 줄 수 있으며, 반도체 산업 경험이 적은 지역에서 제조 운영을 구축하는 데 따르는 어려움을 완화할 수 있습니다.
공정 최적화 및 효율성 향상: 제조 공정의 지속적인 분석과 최적화는 수율 향상, 폐기물 감소, 전반적인 효율성 향상으로 이어질 수 있습니다. 이는 수율의 작은 개선만으로도 상당한 비용 절감으로 이어질 수 있는 산업에서 매우 중요합니다.
예측 유지보수 및 품질 관리 개선: AI는 장비 고장과 품질 문제를 발생하기 전에 예측하여, 선제적 유지보수를 가능하게 하고 일관된 제품 품질을 보장할 수 있습니다. 이는 장비 가동 중단과 결함이 매우 큰 비용을 초래할 수 있는 반도체 제조에서 특히 중요합니다.
신기술에 대한 더 빠른 적응 촉진: 새로운 제조 기술이 등장함에 따라, AI 시스템은 이러한 지식을 신속하게 통합하여 첨단 기술의 더 빠른 도입을 가능하게 할 수 있습니다. 이러한 민첩성은 기술 발전이 빠르게 일어나는 반도체 산업에서 매우 중요합니다.
결론
Robertson과 Shruti는 도메인 특화 AI와 OpenSSA와 같은 고급 아키텍처가 반도체 제조의 전문성 격차를 어떻게 해소할 수 있는지 훌륭하게 보여주었습니다. Milvus를 통합함으로써, 벡터 데이터 관리를 위한 강력한 도구가 고도로 전문화된 산업에서 AI가 정밀한 실시간 솔루션을 제공하는 능력을 어떻게 향상시킬 수 있는지 확인할 수 있습니다. 그들의 통찰은 올바른 기술이 있다면 가장 복잡한 분야조차도 AI를 활용하여 프로세스를 효과적으로 혁신하고 최적화할 수 있음을 강조합니다.
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